- Страна
- Россия
Стажер-инженер данных BI (Data Engineer)
Оценка ИИОтличная вакансия для старта карьеры: современный технологический стек (DBT, Clickhouse, Dagster), четко описанные задачи и возможность удаленной работы. Компания предлагает реальную практику в востребованной нише Data Engineering.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИЭто позиция для стажера, поэтому требования к опыту минимальны. Основная сложность заключается в необходимости уверенного владения SQL и понимания основ работы баз данных, а также готовности быстро освоить специфический стек (DBT, Dagster).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для стажеров в сфере Data Engineering в России обычно варьируется от 40 000 до 70 000 рублей в месяц в зависимости от региона и интенсивности программы. Данная позиция соответствует рыночным ожиданиям для начинающих специалистов без коммерческого опыта.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
ИТ-компания «Лоция»
Стажер-инженер данных BI (Data Engineer)
Формат работы: можно удалённо
*☑️* Чем предстоит заниматься
-построением ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников
-работой с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины
-оркестрацией данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster, чтобы данные в отчетах обновлялись вовремя и без сбоев
-управлением хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов
-визуализацией смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset, которые помогут бизнесу принимать решения на основе данных
-оптимизацией выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности всей системы отчетности
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-SQL: уверенное владение языком (сложные выборки, агрегатные функции, понимание принципов оптимизации запросов)
-базы данных: понимание устройства реляционных БД (в частности, PostgreSQL) и общих принципов построения аналитических хранилищ
-Python: базовые знания языка, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач
-аналитический склад ума: способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию
-Будет плюсом:
-BI-инструменты: опыт создания дашбордов в Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных системах
-ETL/ELT: понимание концепций извлечения, трансформации и загрузки данных
-архитектура данных: понимание разницы между OLTP и OLAP системами (например, почему для аналитики используется Clickhouse)
-современный стек: интерес к инструментам DBT (Data Build Tool) или оркестраторам данных (Airflow, Dagster)
Контакты: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- PostgreSQL
- Python
- dbt
- Dagster
- ClickHouse
- Apache Superset
- ETL
- ELT
- OLAP
- OLTP
- Tableau
- Power BI
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых навыков SQL, необходимых для трансформации данных.
В чем разница между операторами WHERE и HAVING в SQL? Приведите пример использования каждого.
Оценка понимания архитектурных различий между транзакционными и аналитическими БД.
Объясните разницу между OLTP и OLAP системами. Почему для аналитики часто выбирают Clickhouse, а не стандартный Postgres?
Проверка логического мышления и понимания процессов обработки данных.
Что такое ETL и ELT? В каких случаях предпочтительнее использовать трансформацию данных после загрузки (ELT)?
Оценка навыков автоматизации на Python.
Представьте, что вам нужно прочитать CSV-файл и загрузить его в базу данных. Какие библиотеки Python вы бы использовали и почему?
Проверка понимания инструментов оркестрации.
Зачем нужны оркестраторы данных, такие как Dagster или Airflow, в современных BI-системах?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
